Come bilanciare i costi dell’IA generativa
L’IA generativa sta vivendo una rapida evoluzione che le consentirà di diventare una tecnologia trasformativa in grado di fornire valore aggiunto a tutte le aziende. Tuttavia, mentre le organizzazioni cercano di modernizzarsi in questo ambito, implementando nuove tecnologie di IA, la loro effettiva introduzione viene fortemente limitata dagli elevati costi del cloud, che mettono le aziende di fronte a una duplice pressione: investire nell’innovazione e, contemporaneamente, bilanciare i costi.
L’IA generativa richiede una quantità significativa di risorse e investimenti, tra i quali spicca la necessità di aumentare la potenza di elaborazione di CPU e GPU, che si traduce in un aumento dei costi per le organizzazioni che utilizzano modelli operativi e infrastrutture cloud.
Un’ulteriore sfida è rappresentata dal fatto che l’IA generativa richiede enormi quantità di dati per operare in modo efficace. Con la continua evoluzione tecnologica, le richieste di dati cresceranno esponenzialmente, causando un aumento della spesa per il cloud, poiché l’archiviazione e la gestione di questi ampi dataset richiederà un ingente numero di risorse cloud.
Le aziende devono inoltre esaminare la propria infrastruttura IA e imparare a ottimizzarla. Diventa imperativo, ad esempio, l’utilizzo di un database con prestazioni elevate che sia in grado di memorizzare tutte queste informazioni e renderle disponibili su scala. In aggiunta, potrebbero dover prendere in considerazione non uno, ma più modelli linguistici di grandi dimensioni per le loro applicazioni, in base alla modalità del loro dataset.
L’altra sfida riguarda il bilanciamento dei costi del cloud, che possono rappresentare un grande ostacolo data la natura trasformativa della tecnologia, le aziende dovranno valutare attentamente compromessi, investimenti e opportunità. Non farlo potrebbe portare significative ripercussioni in futuro. Potranno quindi affrontare l’IA come un imperativo tecnologico e un fattore di differenziazione strategica, e non un costo. Valutando strategicamente spese e benefici, le aziende possono affrontare la questione con consapevolezza, senza rischiare spiacevoli inconvenienti.
Le aziende devono valutare i loro driver IA e scegliere con attenzione opzioni e fornitori. Ad esempio, gli LLM più grandi potrebbero non essere i più adatti; mentre quelli più piccoli potrebbero necessitare di una formazione più rapida con dati aziendali proprietari e contestuali. In questo modo si possono ottenere informazioni utili molto più velocemente. Gli LLM di dimensioni più ridotte hanno anche costi computazionali inferiori e possono essere addestrati su dati rilevanti per insight e analisi più approfonditi.
Inoltre, per favorire l’implementazione dell’IA generativa, le aziende devono disporre di un tier di dati che fornisca informazioni contestuali e in tempo reale con bassa latenza e prestazioni elevate. Questo aiuterà a soddisfare i requisiti di diverse applicazioni in base, potendo al contempo scalare in base alle esigenze aziendali. Se non viene gestita in modo efficace, la rapida scalabilità per accogliere le applicazioni di IA generativa può portare a un superamento dei costi, mentre un approccio troppo conservativo o lento può ostacolare prestazioni e produttività del modello.
Gli hyperscaler offriranno un maggior numero di modelli e soluzioni standard per ospitare un ecosistema IA e collaboreranno a stretto contatto con i vendor indipendenti di software e quelli emergenti di IA per garantire un unico modello infrastrutturale per l’intelligenza artificiale. Questa strategia aiuta le organizzazioni a ridurre i costi raddoppiando il fornitore, portando però con sé il rischio di lock-in. Le aziende possono bilanciare questo aspetto assicurandosi che il livello della loro infrastruttura con maggiore Data Gravity – il database – possa sfruttare più fornitori di cloud o hardware on-premise così da avere l’opportunità di scegliere la migliore soluzione per i servizi di IA. Queste azioni sono utili non solo per evitare il vendor lock-in, ma anche per motivi di conformità e sicurezza o per selezionare la migliore funzionalità tra le diverse piattaforme cloud. La capacità di spostare il livello dei dati più vicino all’utente, dal cloud all’edge, e di mantenere tutto sincronizzato, consentirà alle aziende di fornire efficacemente e in tempo reale l’intelligenza artificiale.
Nel breve periodo, i fornitori cloud potrebbero dover limitare l’uso dell’IA generativa, a causa della carenza di componenti infrastrutturali, mentre i cloud provider si stanno concentrando sulla creazione di chip e piattaforme di calcolo IA per i clienti, al fine di differenziarsi dai concorrenti.
Foto di Tara Winstead: https://www.pexels.com/it-it/foto/futuro-robot-futuristico-ia-8386365/
Sales Director Italy, Couchbase